relu

paddlepaddle操作(一)

(Tensor):多维数组或向量，同其它主流深度学习框架一样，PaddlePaddle使用张量来承载数据Layer:表示一个独立的计算逻辑，通常包含一个或多个operator(操作)，如layers.relu
Rebirth-LSS·2022-02-06 07:47

睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台

*torch.sigmoid(x)defget_activation(name="silu",inplace=True):ifname=="silu":module=SiLU()elifname=="relu
·2022-01-19 18:46

【DL】构建具有单隐藏层的2类分类神经网络-带有一个隐藏层的平面数据分类

2.1定义神经网络结构2.2初始化模型的参数2.3循环2.3.1前向传播2.3.2计算损失2.3.3向后传播2.3.4更新参数整合三、预测正式运行探索：1.更改隐藏层节点数量2.当改变sigmoid激活或ReLU
Tialyg·2021-12-06 14:47

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool->ReLU
[X_O]·2021-12-03 23:00

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool->ReLU
Sout xza·2021-12-03 23:18

Python利用三层神经网络实现手写数字分类详解

目录前言一、神经网络组成二、代码实现1.引入库2.导入数据集3.全连接层4.ReLU激活函数层5.Softmax损失层6.网络训练与推断模块三、代码debug四、结果展示补充前言本文做的是基于三层神经网络实现手写数字分类
·2021-11-30 11:56

飞桨 | 基于 Paddle 从零开始实现 Resnet18 之 模型结构

Resnet18的整体结构Resnet18的主要部件二、代码实现1.定义Block2.定义Layer层3.定义stem和head4.输出模型结构三、相关API1.Conv2D2.BatchNorm3.Relu4
star_function·2021-11-29 17:59

深度学习：基于python:第三章

激活函数登场3.2激活函数3.2.1sigmoid函数3.2.2阶跃函数的实现3.2.3阶跃函数的图形3.2.4sigmoid函数的实现3.2.5sigmoid函数和阶跃函数的比较3.2.6非线性函数3.2.7ReLU
weixin_44953928·2021-11-27 18:29

【王喆-推荐系统】前沿篇-(task1)YouTube推荐架构

线上服务时，需要从输出层提取出【视频Embedding】，从最后一层ReLU层得到【用户Embedding】，然后利用最近邻搜索（如LSH等）快速得到某用户的候选集。
山顶夕景·2021-11-16 15:14

Python人工智能深度学习模型训练经验总结

1.尝试新的激活函数2.自适应学习率①Adagrad②RMSProp③Momentum④Adam二、在测试集上效果不好1.提前停止2.正则化3.Dropout一、假如训练集表现不好1.尝试新的激活函数ReLU
·2021-11-12 11:42

Python人工智能深度学习CNN

整体架构如下：输入图片→卷积：得到特征图（激活图）→ReLU：去除负值→池化：缩小数据量同时保留最有效特征（以上步骤可多次进行）→输入全连接神经网络2.卷积层CNN-Convolution卷积核（或者
·2021-11-11 17:53

人工智能学习Pytorch梯度下降优化示例详解

目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度
·2021-11-11 17:19

人工智能学习pyTorch的ResNet残差模块示例详解

因此一个block的前向流程如下：输入x→卷积层→数据标准化→ReLU→卷积层→数据标准化→数据和x相加→ReLU→输出out中间加上了数据的标准化（通过nn.BatchNorm2d实
·2021-11-11 17:43

卷积神经网络的 卷积层、激活层、池化层、全连接层

概念数据输入的是一张图片（输入层），CONV表示卷积层，RELU表示激励层，POOL表示池化层，Fc表示全连接层卷积神经网络由来局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播
John_Phil·2021-11-06 01:41

《深度学习实战》第3章 前馈神经网络

实现深层神经网络本章我们将编码完成全连接神经网络，并使用CIFAR-10数据集进行测试，在本章练习中我们将完成：1.仿射层传播2.ReLU层传播3.组合单层神经元4.实现浅层全连接神经网络5.实现深层全连接神经网络
醉一心·2021-10-31 20:24

编码实现全连接神经网络

layers.py首先实现神经网络中仿射层、ReLU层以及组合单层神经元。
醉一心·2021-10-31 17:52

pytorch输出网络结构

modulesOrderedDict([('conv1',Sequential((0):Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),stride=(1,1),padding=(2,2))(1):ReLU
LOD1987·2021-10-25 15:39

【深度学习基础】——基本概念和术语整理

机器学习和深度学习的关系2监督学习与无监督学习3.深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）4.激活函数（activationfunction）4.1sigmoid4.2tanh激活函数4.3Relu
非晚非晚·2021-10-24 15:07

【PyTorch基础教程15】循环神经网络RNN（学不会来打我啊）

学习总结（1）RNN的激活函数一般用tanh（范围在-1到1之间），之前多分类问题的最后一层用的torch.nn.CrossEntropyLoss（注意已经包括softmax了），而前面的层使用relu
山顶夕景·2021-10-23 20:00

GELU激活函数

GELU是一种常见的激活函数，全称为“GaussianErrorLinearUnit”，其图像与ReLU、ELU对比如下：文章链接：https://arxiv.org/pdf/1606.08415.pdfhttps
木盏·2021-10-18 14:22

【PyTorch基础教程7】多维特征input（学不会来打我啊）

（2）relu取值范围也是0到1，但是如果input是小于0的则relu值为0（输出0是有风险的，因为后面可能会算ln0
山顶夕景·2021-10-18 12:33

ResNet网络解析

左边是输入的256的通道数，先在主干上进行3x3x256的卷积，之后再进行激活函数relu，然后再进行3x3x256的卷积，最后和旁边捷径进行相加，必须保证两者的shape相同，再进行relu激活函数。
Tc.小浩·2021-10-17 18:36

第一课 神经网络与深度学习 第一周 深度学习概论

经过海量的经验构造出来的一个函数，用于解决特定的问题（原来也没有那么高级）这里老师举了一个预测房价的例子，我们构建的这个神经网络有一个神经元，我们只需要将房子的面积输入，我们就能够得到一个预测的房价，这个函数称为ReLU
丶Karl·2021-10-12 21:45

Python机器学习多层感知机原理解析

目录隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数隐藏层我们在前面描述了仿射变换，它是一个带有偏置项的线性变换。首先，回想下之前下图中所示的softmax回归的模型结构。
·2021-10-11 19:07

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25
·2021-10-11 19:34

深度学习基础--激活函数

常见的激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数ReLU函数ReLU（rectifiedlinea
小小城序员·2021-10-10 17:09

误差反向传播法【二、神经网络以层的方式实现】

ReLU层（RectifiedLinearUnit）修正线性单元importnumpyasnpclassRelu:def__init__(self):self.mask=Nonedefforward(self
寅恪光潜·2021-09-26 14:42

由浅入深学习TensorFlow MNIST 数据集

目录MNIST数据集介绍LeNet模型介绍卷积池化(下采样)激活函数(ReLU)LeNet逐层分析1.第一个卷积层2.第一个池化层3.第二个卷积层4.第二个池化层5.全连接卷积层6.全连接层7.全连接层
·2021-09-07 21:14

详解TensorFlow2实现前向传播

目录概述会用到的函数张量最小值张量最大值数据集分批迭代截断正态分布relu激活函数one_hotassign_sub准备工作train函数run函数完整代码概述前向传播(Forwardpropagation
·2021-09-03 15:24

总结近几年Pytorch基于Imgagenet数据集图像分类模型

卷积层和全连接层的所有输出都连接到ReLu非线性激
·2021-08-30 17:37

【深度学习基础知识 - 22】sigmoid、tanh、relu激活函数

sigmod、tanh、relu都是深度学习任务中常见的激活函数，主要作用是让模型获得非线性表达能力，这篇文章简单对它们做一个介绍。
雁宇up·2021-08-22 08:36

Python高级架构模式知识点总结

fromkerasimportlayersx=...y=layers.Conv2D(128,3,activation='relu',padding='same')(x)y=layers.Conv2D(128,3
·2021-08-15 17:23

深度学习基础笔记——卷积神经网络概念及其计算方式

ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）卷积卷积核（滤波器，convolutionkernel）神经网络公式卷积运算方式及各部分介绍补0（zeropadding）池化（Pooling）激活函数RelU
MengYa_Dream·2021-08-15 10:40

PyTorch深度学习实践——9.多分类问题

图像处理工具fromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasF#使用ReLU
青芒小智·2021-08-08 17:15

莫烦pytho之Pytorch 基础学习笔记

比如使用了relu激励函数,如果此时Wx的结果是1,y还将是1,不过Wx为-1的时候
Rose Future M·2021-08-06 21:56

深度学习知识汇总

什么是BatchNormal2、[网络层]什么是卷积3、[网络层]什么是Dropout4、[网络层]什么是Transformer激活函数：1、[激活函数]饱和函数和非饱和激活函数2、[激活函数]什么是ReLU
LCG22·2021-08-04 11:31

load_model加载使用'leaky_relu'激活bug处理

关于tensorflow,load_model函数加载带有'leaky_relu'激活函数bug处理今天在使用tensorflow2.5(其他版本这个问题有没有不知道)的load_model函数加载之前保存的模型时发生报错
small瓜瓜·2021-07-30 15:19

Pytorch深度学习实践 第九讲 多分类问题

使用SoftMax分类器进行多分类问题（其输入不需要Relu激活，而是直接连接线性层），经过SoftMax分类器后满足：1.大于等于0，2.所有类别概率和为1.Softmax函数：使用Numpy计算交叉熵损失的过程
啥都不会的研究生←_←·2021-07-22 14:40

4.2 TensorFlow实战三（2）：MNIST手写数字识别问题-单层神经网络模型

其他常见的激活函数有Sigmoid、tanh、ReLU等。
大白猿学习笔记·2021-06-27 04:46

Faster RCNN

按照作者的想法，fasterrcnn可以分成一下的4个主要内容：图1fasterrcnn结构1.Convlayers：主要由基础的conv+relu+poo
麻辣小王子·2021-06-26 14:47

Tensorflow实现卷积神经网络

（2）将前面卷积核的滤波输出结果，进行非线性的激活函数处理，目前最常见的是ReLu函数，而以前Sigmoid函数用的比较多。（3）对激活函
河南骏·2021-06-21 06:36

mxnet module 解析

data')>>>fc1=mx.sym.FullyConnected(data,name='fc1',num_hidden=128)>>>act1=mx.sym.Activation(fc1,name='relu1
迷途的Go·2021-06-21 00:48

Tensorflow神经网络之多层感知机

激活函数比较常用的是ReLU：relu(x)=max(x,0)，本例中没有加激活函数。
AI异构·2021-06-20 16:09

Sequential模型

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationmodel=Sequential([Dense(32,unitis=784),Activation('relu
Liam_ml·2021-06-19 23:53

吴恩达深度学习

ReLU函数：线性整流函数通过堆叠一些单一神经元，以及堆叠简单预测期，我们可以得到一个稍微大些的神经网络。你如何管理神经网络呢？
带刺的小花_ea97·2021-06-16 10:27

清华&旷视：让VGG再次伟大！

丰色发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAICNN经典模型VGG自2014年诞生以来，由于相比于各种多分支架构（如ResNet）性能不佳，已渐“没落”……但来自清华大学和旷视科技等机构的研究人员，他们居然只用3x3卷积和ReLU
QbitAl·2021-06-11 12:51

keras问题集

Therearetwoapproacheswhenfeedinginputsonyourmodel:1stoption:usingtheinput_shapemodel.add(Dense(300,activation='relu
guanalex·2021-06-06 15:25

CNN及DPCNN的学习

1.1例子filter参数（识别曲线）选取区域曲线区域与过滤器点积非曲线区域与过滤器点积ReLU层（修正线
zcyzcy·2021-06-06 06:59

基于Pytorch的卷积神经网络AlexNet网络的代码编写

网络总体结构-各模块之间的联系从上面两图中我们可以将AlexNet模型分为1.Features2.Classifier二、Features-图解模型从图中我们可以看出AlexNet对图像的处理顺序为：卷积->relu
Larryzx·2021-05-30 20:57

神经网络学习小记录57——各类激活函数Activation Functions介绍与优缺点分析

神经网络学习小记录57——各类激活函数ActivationFunctions介绍与优缺点分析学习前言什么是激活函数常用的激活函数1、Sigmoid2、Tanh3、ReLU先进的激活函数1、LeakyReLU2
Bubbliiiing·2021-05-28 10:27
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